Fortschritte bei wettbewerbsfähigen ko-evolutionären Algorithmen

In den letzten Jahren hat das maschinelles Lernen riesige Fortschritte gemacht. Ein wichtiger Faktor für diese Entwicklung ist die Nutzung grosser Mengen an Trainingsdaten. Für Agenten, die mit ihrer Umgebung interagieren, ist es wichtig, sie in vielfältige und komplexe Umgebungen zu setzen. Aber solche Umgebungen manuell zu erstellen, kann echt schwierig und teuer sein.

Eine praktische Möglichkeit, dieses Problem anzugehen, sind Szenarien, in denen mehrere Agenten, die sich an ihre Umgebung anpassen können, mit anderen Agenten interagieren, die unterschiedliche Ziele haben. Diese Methode nennt sich kompetitive Koevolution oder Selbstspiel. In diesen Situationen stehen lernende Agenten ständig wechselnden Bedingungen gegenüber, die durch die Aktionen anderer Agenten entstehen. So können automatisch grosse Mengen an Trainingsdaten generiert werden.

#Vorteile von Wettbewerbsbedingungen

Wettbewerbsumgebungen haben einige Vorteile. Sie können effektive Lernwege schaffen, bei denen die Herausforderungen allmählich zunehmen, während die Fähigkeiten der Agenten besser werden. Das bedeutet, dass Agenten besser mit komplexen Situationen umgehen können, während sie lernen. Ausserdem können wettbewerbliche Umgebungen eine Art adversariales Lernen fördern, bei dem die Trainingsdaten so gestaltet sind, dass sie die Schwächen der Agenten herausfordern.

Aber nur weil Agenten in einer Wettbewerbsumgebung sind, bedeutet das nicht, dass sie mit der Zeit besser werden. Manchmal kann der Evolutionsprozess unterschiedliche Ergebnisse haben. Zum Beispiel kann eine Seite die andere komplett übertreffen, was zur Ausrottung führt. Alternativ könnte ein Agent einen Punkt hoher Leistung erreichen, sodass der andere nicht besser wird. Es gibt Fälle, in denen beide Agenten einen temporären Leistungspeak erreichen können, und manchmal geraten sie in einen Zyklus, in dem sie ständig ihre Strategien ändern, ohne echten Fortschritt zu machen.

Viele frühe Versuche, wettbewerbsfähige Roboter zu schaffen, haben zu diesem letzten Szenario geführt. Obwohl es anfängliche Verbesserungen geben könnte, bleiben Agenten oft in Zyklen stecken und passen ihre Strategien ständig an, ohne echten Fortschritt zu erzielen.

#Voraussetzungen für echten Fortschritt

Um echten Fortschritt in der kompetitiven Koevolution zu fördern, müssen spezifische Algorithmen eingesetzt werden. Diese Algorithmen sollten:

1. Es Agenten ermöglichen, gegen aktuelle und frühere Gegner zu konkurrieren.
2. Agenten einer Vielzahl von Gegnern aussetzen.
3. Nur die Variationen beibehalten, die zu echten Verbesserungen führen.

Ausserdem ist es wichtig, geeignete Massnahmen zur Fortschrittsbewertung und zur Evaluierung der Effektivität unterschiedlicher Lösungen zu haben.

#Fortschritt messen

In Experimenten, in denen Agenten allein agieren, kann ihre Leistung direkt gemessen werden. Das geschieht normalerweise, indem man ihr Fitnessniveau beobachtet, das aufgrund zufälliger Veränderungen in ihrer Umgebung variieren kann. Diese Änderungen sind jedoch nicht adversarial gestaltet, was es den Agenten einfacher macht, sich anzupassen.

In Wettbewerbsbedingungen hängt die Fitness eines Agenten stark von seinen Gegnern ab. Das bedeutet, dass die Auswahl der Gegner eine grosse Rolle spielt, wie sich die Agenten im Laufe der Zeit entwickeln. Das wirft einige Herausforderungen auf:

1. Die besten Lösungen zu identifizieren kann knifflig sein, da ihr Erfolg an Wettbewerber gebunden ist.
2. Die Effektivität einer Lösung zu schätzen, kann stark variieren, je nach Gegnern.
3. Die Effektivität verschiedener Bedingungen zu vergleichen, kann herausfordernd sein.

Eine Möglichkeit, diese Probleme anzugehen, ist die Auswahl einer spezifischen Gruppe von starken Gegnern, oft als "Champions" bezeichnet. Diese Champions sind normalerweise die besten aus unabhängigen Experimenten.

Eine andere Methode nennt sich "Cross-Test". Dabei werden die besten Lösungen aus einem Experiment gegen die besten Gegner aus einem anderen getestet.

Da die Fortschrittsmessung in Wettbewerbsbedingungen komplex sein kann, ist es wichtig, zwischen verschiedenen Arten von Fortschritt zu unterscheiden:

1. Lokaler Fortschritt: Verbesserung gegen aktuelle Gegner.
2. Historischer Fortschritt: Verbesserung gegen Gegner aus früheren Generationen.
3. Globaler Fortschritt: Verbesserung gegen alle möglichen Gegner.

Lokalen Fortschritt kann man messen, indem man Agenten gegen Gegner aus den letzten Generationen bewertet. Historischen Fortschritt kann man bewerten, indem man Daten von älteren Gegnern verwendet, die oft durch spezielle Diagramme visualisiert werden. Globalen Fortschritt schätzt man, indem man Agenten gegen Gegner testet, die nicht Teil ihres Trainingsprozesses waren.

#Wettbewerbsfähige evolutionäre Algorithmen

In diesem Abschnitt schauen wir uns verschiedene entwickelte kompetitive Koevolutionsalgorithmen an. Der Fokus liegt auf Algorithmen, die darauf abzielen, die erwartete Leistung gegen zufällig gewählte Gegner oder die durchschnittliche Leistung gegen alle potenziellen Gegner zu maximieren.

Echten Fortschritt zu erreichen, erfordert spezialisierte Algorithmen. Hier sind einige bemerkenswerte Methoden:

1. Archivalgorithmus: Dieser hält eine Aufzeichnung der besten Individuen aus früheren Generationen. Agenten werden dann gegen diese früheren Gegner bewertet, was historischen Fortschritt fördert. Auch wenn es nicht immer globalen Fortschritt garantiert, kann es zu allgemeineren Strategien führen.

2. Maxsolve Algorithmus:* Diese Variante hält eine maximale Anzahl von Gegnern im Archiv. Sie entfernt schwächere Gegner basierend auf deren Leistung und versucht, die besten zu behalten, die Agenten dazu bringen können, hochwertige Lösungen zu entdecken.

3. Archiv Algorithmus:* Das ist ein neuerer Ansatz, der mehrere Gruppen von Agenten pflegt, die jeweils helfen, ein kombiniertes Archiv starker Gegner zu erstellen. Diese verschiedenen Agentengruppen sorgen für reichhaltigere Wettbewerbe und vielfältigere Herausforderungen.

4. Generalisten-Algorithmus: Anstatt sich auf ein Archiv zu verlassen, verwendet dieser Algorithmus eine Methode zur Identifizierung, welche Variationen zu echtem Fortschritt führen, sodass schwächere Strategien verworfen werden können. Agenten werden gegen eine sich verändernde Gruppe von Gegnern bewertet, um den Fortschritt zu fördern.

Ein anderer Ansatz besteht darin, zufällig generierte Gegner zu verwenden. Während dies globalen Fortschritt fördern kann, hat es einen grossen Nachteil: Diese Gegner verbessern sich nicht im Laufe der Zeit, was es für Agenten schwierig macht, wirklich robuste Strategien zu entwickeln.

Diese Methoden sollten in einen evolutionären Algorithmus integriert werden, der es Agenten ermöglicht, sich im Laufe der Zeit zu verändern. Historisch wurden traditionelle evolutionäre Strategien verwendet. Derzeit wird eine moderne evolutionäre Strategie namens OpenAI-ES verwendet. Diese Methode eignet sich besonders gut für sich verändernde Umgebungen, da sie der Population hilft, aus vergangenen Erfahrungen zu lernen, während sie sich an neue Herausforderungen anpasst.

#Das Räuber-Beute-Problem

Um diese Algorithmen zu testen, wird ein Räuber-Beute-Problem verwendet. Dieses Szenario ist weithin als herausfordernd und geeignet zur Untersuchung kompetitiver Evolution anerkannt. In dieser Situation müssen Agenten sich an dynamische und unvorhersehbare Bedingungen anpassen.

Die in dieser Studie verwendeten Roboter sind simulierte Modelle, die mit neuronalen Netzen ausgestattet sind. Räuber werden entwickelt, um ihre Fähigkeit zu verbessern, Beute schnell zu fangen, während Beute darauf ausgelegt ist, so lange wie möglich der Gefangennahme zu entkommen. Der Erfolg der Räuber wird daran gemessen, wie schnell sie die Beute berühren können, während der Erfolg der Beute daran gemessen wird, wie lange sie der Gefangennahme entkommen können.

Jeder Algorithmus durchläuft eine grosse Anzahl von Evaluierungsschritten, um seine Effektivität zu bestimmen.

#Ergebnisse verschiedener Algorithmen

Nach Abschluss der Experimente wurden die Ergebnisse gesammelt, um die Methoden zu vergleichen. Daten wurden aus mehreren Experimenten gesammelt, die zeigten, wie gut die Roboter gegen Gegner aus verschiedenen Stufen abschneiden.

Alle Methoden zeigten einen gewissen historischen Fortschritt, was bedeutet, dass die Roboter oft besser gegen ältere Gegner abschnitten als gegen neuere. Besonders auffällig war, dass der Generalisten-Algorithmus durchgehend zu besseren Leistungen in allen Phasen führte. Im Gegensatz dazu zeigten die anderen Algorithmen mehr Variabilität und gelegentliche Rückschritte.

Wenn man sich speziell die Leistung der Roboter aus der neuesten Generation gegen ältere Gegner ansieht, sticht die Generalisten-Methode hervor. Sie zeigte eine klare Fähigkeit, sich anzupassen und kontinuierlich besser zu werden.

Um die Effektivität jeder Methode weiter zu bewerten, wurden Cross-Tests durchgeführt, bei denen die leistungsstärksten Agenten aus jedem Algorithmus gegeneinander getestet wurden. Die Ergebnisse zeigten, dass die Generalisten-Methode durchgehend die anderen übertraf und sich als die effektivste Herangehensweise etablierte.

#Beobachtungen zum Verhalten der Agenten

Die Champions, die durch diese Algorithmen entwickelt wurden, zeigten fortgeschrittenes Verhalten. Zum Beispiel waren einige in der Lage, vorwärts und rückwärts zu bewegen und ihre Richtung je nach Situation anzupassen. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglichte es ihnen, eine Vielzahl von Gegnern effektiv zu bewältigen.

Allerdings zeigten einige Champions Schwächen gegen spezifische Strategien, die von ihren Gegnern eingesetzt wurden. Diese Interaktionen gaben wertvolle Einblicke in die Stärken und Schwächen der Agenten.

#Fazit

Diese Analyse beleuchtete die Faktoren, die die kompetitive Evolution und echten Fortschritt beeinflussen. Mehrere Methoden zur Messung sowohl historischen als auch globalen Fortschritts wurden vorgestellt, sowie Diskussionen darüber, was Fortschritt möglich macht.

Die vier analysierten Algorithmen waren: der Archivalgorithmus, der Maxsolve* Algorithmus, der Archiv* Algorithmus und der Generalisten-Algorithmus. Alle Methoden zeigten das Potenzial, langfristig globalen Fortschritt zu erzielen, aber die Verbesserungsgeschwindigkeit variierte erheblich.

Unter den Methoden erwies sich der Generalisten-Algorithmus als der effektivste, da er konstant Agenten produzierte, die sich im Laufe der Zeit gegen verschiedene Gegner verbesserten. Der Archiv* Algorithmus zeigte ebenfalls vielversprechende Ergebnisse und übertraf einige der anderen Methoden.

Künftige Arbeiten sollten sich darauf konzentrieren, ob diese Erkenntnisse in unterschiedlichen Einstellungen gelten und ob kontinuierlicher evolutionärer Fortschritt zu Lösungen führen kann, die sich grenzenlos weiterentwickeln.